## JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan)
Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4303

## JARINGAN  SARAF  TIRUAN  UNTUK  MEMPREDIKSI PERMOHONAN INSTALASI LISTRIK MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION
Adinda Frizy Pramesti 1 , Dedi Suhendro 2*
1 Prodi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Jl Jend. Sudirman Blok A No 1,2,3 Pematangsiantar 2 Prodi  Komputerisasi  Akuntansi,  STIKOM  Tunas  Bangsa  Jl  Jend.  Sudirman  Blok  A  No  1,2,3 Pematangsiantar
Received: 6 April 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: JST, Permohonan, Instalasi listrik, Backpropagation
Corespondent Email: dedi.su@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak. PT.  PLN  (Persero)  sebagai  perusahaan  BUMN  di  Indonesia  yang bertanggung jawab menyediakan dan mengelola  pasokan listrik. Perusahaan ini pun merupakan satu-satunya perusahaan milik Negara yang menyediakan jasa  ketenagalistrikan,  sehingga  mempunyai  hak  eksklusif  untuk  menjual tenaga  listrik  di  Indonesia.  Masalah  yang  timbul  adalah  pada  penyediaan perlengkapan  atau  alat  untuk  membangun  saluran  listrik  baru,    minimnya tenaga  kerja  dan  terbatasnya  jumlah  instalasi  per  hari.  Perlu  dilakukan perkiraan  untuk  mengetahui  jumlah  permohonan  instalasi  listrik  dimasa mendatang.  Data  perkiraan  tersebut  sesuai  dengan  jumlah  kebutuhan instalasi  listrik  di  wilayah  kerja  PT.  PLN  (Persero)  UP3  Pematang  Siantar Januari  s/d  Agustus 2023. Algoritma yang digunakan untuk  prediksi adalah jaringan  syaraf  tiruan  backpropagation.  Algoritma  backpropagation  ini menggunakan  lima  model  arsitektur  diantaranya  6-20-1,  6-30-1,  6-40-1,  6- 50-1  dan 6-60-1. Di  antara kelima model arsitektur yang  digunakan, dipilih arsitektur  terbaik  yaitu  6-30-1  yang  mempunyai  akurasi  90%,  MSE 0,000998854 dan tingkat error yang digunakan 0,001-0,25. Oleh karena itu, model  arsitektur  ini  cukup  efektif  untuk  memprediksi  jumlah  permohonan instalasi listrik.
Abstract. PT PLN (Persero) as a state-owned company in Indonesia that is responsible for providing and managing electricity supply. This company is also  the  only  State-owned  company  that  provides  electricity  services,  so  it has  the  exclusive  right  to  sell  electricity  in  Indonesia. The  problems  that arise are the provision  of  equipment  or tools to  build new  power lines, the lack of labor and the limited number of installations per day. Estimates need to be made to find out the number of requests for electrical installations in the future . The estimated data is in accordance with the number of electrical installation  needs  in  the  work  area  PT.  PLN  (Persero)  UP3  Pematang Siantar  January  to  August  2023. The  algorithm  used  for  prediction  is  a backpropagation neural network. This backpropagation algorithm uses five architectural  models  including  6-20-1,  6-30-1,  6-40-1,  6-50-1  and  6-60-1. Among the five architectural models used, the best architecture was chosen, namely  6-30-1  which  has  an  accuracy  of  90%,  MSE  0.000998854  and  an error  rate  used  of  0.001-0.25.    Therefore,  this  architectural  model  is  quite effective in predicting the number of applications for electrical installations.

## 1. PENDAHULUAN
Listrik  merupakan  intrumen  penting dalam  kehidupan  saat  ini.  Hampir  semua sektor  memerlukan  daya  listrik.  PT.  PLN (Persero)  adalah  perusahaan  milik  Negara
di  Indonesia  yang  bertanggung  jawab menyediakan  dan  mengelola  pasokan listrik. Perusahaan ini pun merupakan satu- satunya perusahaan milik pemerintah yang menyediakan jasa ketenagalistrikan,
sehingga  mempunyai  hak  eksklusif  untuk menjual  tenaga  listrik  di  Indonesia,  sesuai dengan  Undang-Undang  Ketenagalistrikan 30  Tahun  2009  (Lembaran  Negara Republik  Indonesia  Tahun  2009  Nomor 133),  yang  selanjutnya  disebut  Undang- Undang  Ketenagalistrikan.  Dengan  hak eksklusif ini, PT. PLN (Persero) mempunyai  basis  konsumen  yang  sangat besar meliputi perumahan, gedung, perkantoran  dan  industri.  Setiap  tahunnya, kebutuhan  listrik  di  Indonesia  terus meningkat  seiring  dengan  meningkatnya kualitas  kesejahteraan  masyarakat  diiringi juga  oleh  perkembangan  industri  di Indonesia.
PT.  PLN  (Persero)  UP3  Pematang Siantar sebagai penanggungjawab kebutuhan saluran listrik di Kota Pematang Siantar  melakukan  pemasangan  instalasi sambungan  listrik  di  rumah  pelanggan yang  biasanya  berasal  dari  energi  listrik yang  ada  di  trafo stepdown tegangan  akan dialirkan  lagi  ke  gardu  distribusi  atau gardu induk. Dari sini, tegangan akan terus diturunkan, hingga 220 volt untuk menerangi  fasilitas  umum,  jalan,  dan kemudian di distribusikan ke rumah-rumah pelanggan.  PT.  PLN  (Persero)  UP3
Pematang Siantar mengalami
permasalahan  dalam  usaha  penanganan banyaknya
permohonan instalasi sambungan  baru.  Dan  untuk  mengatasi permasalahan  tersebut  diperlukan  sebuah metode  yang  bisa  memprediksi  jumlah pemasangan instalasi listrik baru.
Masalah  lanjutan  yang  timbul  dari banyaknya  permintaan  instalasi  saluran listrik  baru  pada  PT.  PLN  (Persero)  UP3 Pematang  Siantar  adalah  penyediaan perlengkapan  atau  alat  untuk  membangun saluran  listrik  baru.  Perlengkapan  tersebut diantaranya  meteran  listrik,  kabel,  arde atau grounding ,  alat    pengaman  listrik, pelindung  kabel  dan  lainnya.  Tidak  hanya persediaan alat perlengkapan untuk membangun  instalasi  listrik  yang  perlu dipersiapkan,  tenaga  kerja  juga  menjadi
bagian penting untuk dipersiapkan. Minimnya  tenaga  kerja  dan  terbatasnya jumlah  instalasi  per  hari  membuat  PT. PLN  (Persero)  kurang  maksimal  dalam memenuhi  kebutuhan  instalasi  jaringan listrik  masyarakat.  Namun  tentu  saja  PT. PLN  (Persero)  terus  berupaya  memenuhi kebutuhan  listrik  dalam  negeri  secara bertahap. Energi listrik pada masa mendatang  mempengaruhi  petumbuhan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat  [1].  Tenaga i listrik i memiliki i peranan  penting i dan i cukup i strategis i dalam i mewujudkan i tujuan pembangunan nasional i , i maka i penyediaan i tenaga i listrik i dikuasai i dan i dikelola i oleh i negara  melalui i badan i usaha i milik i negara i dan i penyediaannya i harus i ditingkatkan  [2].  Kebutuhan  konsumsi energi  listrik  sangat  tinggi,  dimana  energi listrik yang cenderung menetap sedangkan permintaan konsumen semakin bertambah, sehingga  perlu  dilakukannya  peningkatan pada  pengembangan  dan  pembangunan infrastruktur kelistrikan [3].
Berdasarkan kondisi tersebut, penulis menyimpulkan  bahwa  diperlukan  sebuah penelitian  untuk  memprediksi  jumlah permohonan  instalasi  listrik  yang  akan datang  dalam  beberapa  hari  atau  bulan  ke depan.  Dalam  proses  memprediksi  jumlah instalasi  saluran  listrik  baru  yang  akan dilakukan  dengan  menggunakan  sistem terkomputerisasi,  salah  satu  proses  yang dapat dilakukan adalah penerapan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Jaringan Saraf Tiruan ( Neural  Network )  merupakan  suatu  sistem pengolahan  informasi  yang  memiliki karakteristik  mirip  dengan  jaringan  saraf biologi dan proses pengolahannya mencoba  mensimulasikan  pembelajaran pada  otak  manusia  menggunakan  program komputer  yang  mampu  menyelesaikan sejumlah perhitungan selama proses pembelajaran [4], sedangkan pendapat lain menyatakan  bahwa  Jaringan  saraf  tiruan (JST) merupakan pemroses informasi yang meniru  cara  kerja  otak  manusia,  yaitu
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Adinda  dkk
bentuk  neuron  (sel  syaraf)  [5],  [6]. Backpropagation merupakan  salah  satu dari  beberapa  metode  jaringan  saraf  tiruan yang  biasa  digunakan  para  peneliti  untuk memprediksi  sesuatu  di  masa  depan dengan  tingkat  keberhasilan  yang  tinggi [7].  Metode  ini  sering  digunakan  dalam berbagai bidang aplikasi, seperti pengenalan  pola,  peramalan,  dan  optimasi [8].  Selain  itu,  perusahaan  juga  dapat mengumpulkan  data-data  terkait  dengan jumlah  permohonan  instalasi  listrik  di masa  lalu  dan  menggunakannya  sebagai dasar dalam melakukan prediksi. Diperlukan sebuah sistem untuk memprediksi banyaknya permohonan pemasangan instalasi listrik dengan pemanfaatan proses Jaringan Syaraf Tiruan menggunakan  metode Backpropagation di dalamnya  sebagai  media  penguji.  Dengan dibangunnya  sistem  tersebut  diharapkan dapat  mempermudah  dan  membantu  PT. PLN  (Persero)  UP3  Pematang  Siantar dalam  pendataan  jumlah  pemasangan instalasi  listrik  baru  setiap  bulannya, sehingga  dapat  mengantisipasi  banyaknya permintaan  pemasangan  instalasi  listruk baru  yang  berlebihan.  Sehingga  tujuan penelitian  adalah  untuk  menganalisis  data permohonan  instalasi  sambungan  baru  di area  kerja  PT.  PLN  (Persero)  UP3 Pematang  Siantar  dan  mengolah  data permohonan  instalasi  sambungan  baru  di area  kerja  PT  PLN  (Persero)  UP3 Pematang  Siantar  menggunakan  metode jaringan syaraf tiruan.
Penelitian  terdahulu  menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation dalam  memprediksi presentase penduduk buta  huruf  di  Indonesia  untuk  3  tahun  ke depan,  yakni  tahun  2018-2020  dengan menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan dengan algoritma Backpropagation arsitektur  4-14-1.  Prediksi  yang  diperoleh memiliki  akurasi  91  persen  [9].  Penelitian berikutnya,  Analisis  Akurasi  Arsitektur JST  Berdasarkan  Jumlah  Penduduk  Pada Kabupaten/Kota  di  Sumatera  Utara  yang
menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar 100%,  MSE  0.00142284  dengan  tingkat error  yang  digunakan  0,001-0,05  serta learning  rate 0.01  [10].  Selain  itu, Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan Algoritma
Backpropagation dalam Memprediksi  Hasil  Panen  Gabah  Padi dengan  tingkat  akurasi  mencapai  92.9% atau  tingkat error 7.1%  dengan  MSE  = 0.00094783 [11].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Jaringan  Syaraf Tiruan (JST)  sebuah paradigma  pengolahan  informasi  yang terinspirasi  dari  sistem  kerja  syaraf biologis,  seperti  kinerja  otak,  yang memproses  suatu  informasi.  Elemen  kunci dari  dari  paradigma  ini  adalah  suatu struktur  baru  dari  sistem  pengolahan informasi.  Hal  ini  terdiri  dari  sejumlah besar  elemen-elemen  pemrosesan  yang saling  berubungan  ( neuron )  dan  saling bekerjasama  untuk  pemecahan  masalah masalah tertentu [12].
2.2. Prediksi
Prediksi adalah suatu proses memperkirakan  secara  sistematis  tentang sesuatu  yang  paling  mungkin  terjadi  di masa depan berdasarkan informasi di masa lalu  dan  sekarang  yang  dimiliki,  agar kesalahannya  (selisih  antara  sesuatu  yang terjadi  dengan  hasil  perkiraan)  dapat diperkecil, Prediksi tidak harus memberikan jawaban secara pasti kejadian yang  terjadi,  melainkan  berusaha  untuk mencari  jawaban  sedekat  mungkin  yang akan terjadi [13].
2.3. Algoritma Backpropagation
Backpropagation merupakan ANN Multi-Layer  Network nilai output yang diketahui sehingga target nilai error paling rendah bisa didapatkan pada suatu algoritma  dengan  melakukan  berulang  di antara hasil. ANN Backpropagation bersifat adaptive karena memiliki kelebihan  dapat  menyesuaikan  pada  dan fault  tolerance (kesalahan error kecil)
pada  penyelesaian  masalah  pada  sistem [14].

## 3. METODE PENELITIAN
Kerangka  kerja  penelitian  yang digunakan  dalam  menyelesaikan  masalah adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian Berdasarkan gambar kerangka kerja penelitian  di  atas,  maka  masing-masing langkah dapat diuraikan sebagai berikut :
1. Mengumpulkan Data Pada  tahap  ini,  data-data  yang digunakan  diperoleh  dari  data  jumlah permohonan  instalasi  listrik  di  area kerja  yang  mencakup  sepuluh  ULP diantaranya  :  ULP  Siantar  Kota,  ULP Tebing  Tinggi,  ULP  Pematang  Raya, ULP  Parapat,  ULP  Tanah  Jawa,  ULP Indrapura,  ULP  Perdagangan,  ULP Kisaran,  ULP  Tanjung  Tiram,  dan ULP  Limapuluh,  pada  PT.  PLN (Persero) UP3 Pematang Siantar.
2. Mengidentifikasi Masalah Pada  tahap  identifikasi  masalah  ini, dilakukan  setelah  semua  data-data terpenuhi  kemudian  dataset  yang didapatkan  sesuai  untuk  dilakukan
proses  konversi  data  dan  sesuai dengan bobot yang di tentukan.
3. Normalisasi Data Tahapan  yang  dikerjakan  adalah dengan melakukan proses pengorganisasian dan penataan database  untuk  mengurangi  redudansi data,  perubahan  terhadap  tipe  data pada  atribut dataset dengan  tujuan untuk mempermudah pemahaman
terhadap  isi record ,  juga  melakukan seleksi dengan memperhatikan konsistensi data. 4. Menentukan Pola Hasil  dari  tahap  ini  adalah  beberapa model backpropagation untuk menentukan pola.
5. Menguji Hasil Pengolahan Data
Setelah proses  penentuan pola  selesai, maka  dilakukan  tahap  uji  coba terhadap hasil pengolahan data dengan menggunakan software Matlab R2012b. 6. Mengevaluasi Akhir Mengevaluasi  akhir  dilakukan  untuk mengetahui apakah testing hasil pengolahan  data  sesuai  dengan  yang diharapkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  di  analisa  pada  penelitian ini adalah data permohonan instalasi listrik pada  tahun  2023  di  mulai  dari  bulan Januari-Agustus  di  area  kerja  yang mencakup sepuluh ULP diantaranya : ULP Siantar  Kota,  ULP  Tebing  Tinggi,  ULP Pematang Raya, ULP Parapat, ULP Tanah Jawa,  ULP  Indrapura,  ULP  Perdagangan, ULP  Kisaran,  ULP  Tanjung  Tiram,  dan ULP  Limapuluh,  pada  PT.  PLN  (Persero) UP3 Pematang Siantar.
Mulai Mengumpulkan data Mengidentifikasi Masalah Normalisasi data
Menentukan pola Menguji Hasil Pengolahan Data Mengevaluasi Akhir
Selesai

## Tabel 1. Data Set Mentah Jumlah
Permohonan Instalasi Listrik
Data training yang  digunakan  adalah  data permohonan  instalasi  listrik  pada  tahun 2023  dimulai  dari  (Januari  2023  –  Juni 2023)  dengan  data  target  bulan  Juli  2023. Adapun  hasil  normalisasi  data training yang  digunakan  dalam  prediksi  algoritma backpropagation .
Tabel 2. Hasil Normalisasi Data Training
Data testing yang  digunakan  adalah  data permohonan  instalasi  listrik  pada  tahun 2023  dimulai  dari  (Februari  2023  –  Juli 2023)  dengan  data  target  bulan  Agustus 2023.  Adapun  hasil  normalisasi  data training yang  digunakan  dalam  prediksi algoritma backpropagation .
Tabel.3 Hasil Normalisasi Data Testing
Berdasarkan hasil normalisasi data training dan data testing yang diperoleh selanjutnya data  tersebut  di  transformasikan  agar mempermudah proses pengujian pada tools Matlab R2012b.
Tabel 4. Hasil Transformasi Data Training
Tabel 5. Hasil Transformasi Data Testing
Berdasarkan  Tabel  diatas  normalisasi  data jumlah  permohonan  instalasi  listrik  terdiri dari  data training dan testing yang dirotasikan. Model arsitektur yang digunakan  adalah  6-20-1,  6-30-1,  6-40-1,
6-50-1,  dan  6-60-1  dengan  menggunakan tools Matlab  dengan  parameter  sebagai berikut :
1. >>net=newff(minmax(P),[20,1],{'tan sig','logsig'},'traingd');
Perintah ini digunakan untuk membentuk jaringan pada
backpropagation yang  mempunyai 20 neuron  hidden (nilai neuron hidden dapat  diubah  sesuai  dengan arsitektur  yang  digunakan)  dan  1 neuron target.
2. >> net.IW{1,1};
Net.IW{1,1}  bobot  pertama  yang digunakan untuk bobot hidden . 3. >> net.b{1}; Net.b{1}  bias  yang  digunakan  untuk bias hidden . 4. >> net.LW{2,1}; Net.LW{2,1}  bobot  pertama  yang digunakan untuk bobot keluaran.
5. >> net.b{2}; Bias  yang  digunakan  untuk  bias keluaran
6. >> net.trainParam.epochs= 2500000;
Perintah  untuk  menentukan  jumlah iterasi (epochs ) maksimum
pelatihan.
7. >> net.trainParam.goal = 0.001; Perintah  untuk  menentukan  batas
MSE agar iterasi dihentikan.
8. >> net.trainParam.Lr = 0.1; Perintah  yang  digunakan  untuk
menentukan laju pembelajaran ( Learning Rate ).
9. >> net.trainParam.show = 1000; Perintah  yang  digunakan  untuk menampilkan  frekuensi  perubahan MSE.
10. >> net=train(net,P,T) Perintah  ini  akan  memunculkan jaringan hasil pelatihan.
11. >>[a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,P,[],[],T) Perintah ini digunakan untuk melihat hasil  yang  dikeluarkan  oleh  jaringan pelatihan  dan  pengujian  jaringan saraf tiruan.
Berikut ini hasil pelatihan arsitektur 6-20-1 dengan tools matlab bahwa Epoch training =  3731  dan Mean  Square  Error (MSE) sebesar  0,000999955.  Tingkat  akurasi kebenaran yang didapat sebesar 40%.
Gambar 2. Hasil Epoch Training dengan Arsitektur 6-20-1
Tabel 6. Pelatihan Arsitektur 6-20-1
Tabel 7. Pengujian Arsitektur 6-20-1
Hasil  pelatihan  arsitektur  6-30-1  dengan tools matlab bahwa Epoch training = 1246 dan Mean  Square  Error (MSE)  sebesar 0,000998854.  Tingkat  akurasi  kebenaran yang didapat sebesar 90%.
Gambar 3. Hasil Epoch Training dengan Arsitektur 6-30-1

## Tabel 8. Pelatihan Arsitektur 6-30- 1
Tabel 9. Pengujian Arsitektur 6-30-1
Berikut ini hasil pelatihan arsitektur 6-40-1 dengan tools matlab bahwa Epoch training =  1651  dan Mean  Square  Error (MSE) sebesar  0,000999318.  Tingkat  akurasi kebenaran yang didapat sebesar 70%.
Gambar 4. Hasil Epoch Training dengan Arsitektur 6-40-1
Tabel 10. Pelatihan Arsitektur 6-40-1
Tabel 11. Pengujian Arsitektur 6-40-1
Berikut ini hasil pelatihan arsitektur 6-50-1 dengan tools matlab bahwa Epoch training
=  588  dan Mean  Square  Error (MSE) sebesar  0,000997839.  Tingkat  akurasi kebenaran yang didapat sebesar 30%.
Gambar 5. Hasil Epoch Training dengan Arsitektur 6-50-1
Tabel 12. Pelatihan Arsitektur 6-50-1
Tabel 13. Pengujian Arsitektur 6-50-1
Berikut ini hasil pelatihan arsitektur 6-60-1 dengan tools matlab bahwa Epoch training =  774  dan Mean  Square  Error (MSE) sebesar  0,000996863.  Tingkat  akurasi kebenaran yang didapat sebesar 70%.
Gambar 6. Hasil Epoch Training dengan Arsitektur 6-60-1
Berikut  ini  hasil  data  pelatihan  dan pengujian  untuk  arsitektur  6-60-1  seperti pada berikut :
Tabel 14. Pelatihan Arsitektur 6-60-1 Tabel 15. Pengujian Arsitektur 6-60-1
Hasil software aplikasi  Matlab  R2012b yang  digunakan  untuk  model  arsitektur  6- 20-1,    arsitektur  6-30-1,  arsitektur  6-40-1, arsitektur  6-50-1,  dan  arsitektur  6-60-1 memperoleh  nilai  terbaik.  Dari  pola  ini nantinya akan digunakan untuk memprediksi  jumlah  permohonan  instalasi listrik  pada  PT.  PLN  (Persero)  Pematang Siantar.  Penilaian  model  arsitektur  terbaik dilihat  dari  beberapa  aspek  seperti epoch , error minimum  dan  akurasi  kebenaran. Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada tabel berikut :
Tabel 16. Rekapitulasi Model Arsitektur
Dari  Tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa model  arsitektur  terbaik  yang  akan digunakan  untuk  melakukan  prediksi  dari serangkaian  uji  coba  model  adalah arsitektur 6-30-1 dengan epoch 1246, MSE 0,000998854 dan tingkat akurasi kebenaran sebesar 90%.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan perhitungan yang sudah dilakukan terhadap prediksi jumlah permohonan  instalasi  listrik  di  area  kerja PT.  PLN  (Persero)  UP3  Pematang  Siantar menggunakan  metode Backpropagation dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  yang  di dapat dari analisa metode backpropagation dan  virtualisasi  menggunakan  aplikasi matlab  dapat  dihasilkan  dengan  data  yang valid.  Dari  hasil  pengujian  data  jumlah permohonan  instalasi  listrik  dapat  dilihat bahwa  model  arsitektur  terbaik  yang  akan digunakan  untuk  melakukan  prediksi  dari serangkaian  uji  coba  model  adalah arsitektur 6-30-1 dengan epoch 1246, MSE 0,000998854 dengan tingkat akurasi kebenaran  sebesar  90%.  Dan  dari  hasil prediksi yang telah dilakukan menunjukkan  bahwa  adanya  peningkatan jumlah  permohonan  instlasi  listrik  pada bulan-bulan  berikutnya.  Sehingga  metode backpropagation dapat  digunakan  dalam memprediksi  jumlah  permohonan  instalasi listrik dan dapat di jadikan sebagai metode yang  dapat  membantu  dalam  pendataan jumlah instalasi listrik sebagai upaya untuk mengantisipasi banyaknya permintaan pemasangan instalasi listrik yang berlebihan di bulan-bulan berikutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Kristianto,  S.  Handoko,  and  Karnoto, “Aplikasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk Proyeksi  Kebutuhan  Energi  Listrik  Provinsi D.I.Yogyakarta Tahun 2016-2025,” TRANSIENT J. Ilm. Tek. Elektro UNDIP , vol. 7, no. 2, pp. 1–7, 2018.
[2]  I. W. Jati, “Fungsi Perusahaan Listrik Negara
(PLN)  Sebagai  Penyedia  Tenaga  Listrik Terhadap  Konsumen  Ditinjau  Dari  Undang- Undang  Perlindungan  Konsumen,” Aainul Haq J. Huk. Kel. Islam , vol. 1, no. II, pp. 58– 73, 2021.
[3]  M.  P.  N.  S.  P,  A.  H.  Andriawan,  and  I.  A. Wardah,  “Artificial  Neural  Network  untuk Memprediksi Konsumsi Energi Listrik di PT . PLN  (Persero)  Up3  Surabaya  Selatan,” J. Elsains J. Elektro , vol. 4, no. 1, pp. 1–6, 2022.
[4]  F.  Ayu,  “Implementasi  Jaringan  Saraf  Tiruan Untuk  Menentukan  Kelayakan  Proposal Tugas  Akhir,” IT  J.  Res.  Dev. ,  vol.  3,  no.  2, pp. 44–53, 2019.
[5]  M.  Arifin,  K.  Asfani,  and  A.  N.  Handayani, “Aplikasi  Jaringan  Saraf  Tiruan  Metode Perceptron  Pada  Pengenalan  Pola  Notasi,” Simetris  J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 77–86, 2018.
[6]  A.  Darmawan,  Syamsiah,  and  F.  Ismawan, “Analisis  Pembuatan  Aktivasi  Jaringan  Saraf Tiruan  dengan  Metode  Mcculloch-Pitts  pada Fungsi  Logika  AND,  Or  dan  XOR,” Fakt.
Exacta , vol. 12, no. 2, pp. 67–73, 2019.
[7]  A.  P.  Windarto,  “Implementasi  JST  Dalam Menentukan  Kelayakan  Nasabah  Pinjaman KUR  Pada  Bank  Mandiri  Mikro  Serbelawan Dengan  Metode  Backpropogation,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, p. 12, 2017.
[8]  A.  H.  Wijaya,  “Artificial  Neural  Network Untuk  Memprediksi  Beban  Listrik  Dengan Menggunakan  Metode  Backpropagation,” J. CoreIT , vol. 5, no. 2, pp. 61–70, 2019.
[9]  Imelda Asih Rohani Simbolon, Fikri
Yatussa’ada,  and  Anjar  Wanto,  “Penerapan
Algoritma Backpropagation
dalam Memprediksi  Persentase  Penduduk  Buta Huruf di Indonesia,” J. Inform. UPGRIS , vol. 4, no. 2, p. 23, 2018.
[10]  S. P. Siregar, A. Wanto,  and Z. M. Nasution, “Analisis Akurasi Arsitektur JST Berdasarkan Jumlah  Penduduk  Pada  Kabupaten  /  Kota  di Sumatera  Utara,” Sensasi  2018 ,  no.  Juli,  pp. 526–536, 2018.
[11]  R.  Maiyuriska,  “Penerapan  Jaringan  Syaraf Tiruan  dengan  Algoritma  Backpropagation dalam  Memprediksi  Hasil  Panen  Gabah Padi,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 4, pp. 28– 33, 2022.
[12]  M.  F.  Mubarokh,  M.  Nasir,  and  D. Komalasari,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk
Memprediksi Penjualan Pakaian
Menggunakan  Algoritma  Backpropagation,” J. Comput. Inf. Syst. Ampera , vol. 1, no. 1, pp. 29–43, 2020.
[13]  L.  Aryani,  Fatmasari,  Afriyudi,  and  N. Hadinata,  “Prediksi  Jumlah  Siswa  Baru
Dengan  Menggunakan  Metode  Exponential Smoothing  (Studi  Kasus :  SMK  Ethika Palembang),” Bina  Darma  Conf.  Comput. Sci. ,  vol.  2,  no.  Vol  2  No  3  (2020):  Bina Darma  Conference  on  Computer  Science (BDCCS), pp. 237–244, 2020.
[14]  W. Satria, “Jaringan Syaraf Tiruan
Backpropagation  untuk  Peramalan  Penjualan Produk  (Studi  Kasus  di  Metro  Electronic  dan Furniture),” Djtechno  J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  1, no. 1, pp. 14–19, 2020.